Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
📘Документация | 🛠️Установка | 📊Зоопарк моделей | 🆕Новости обновлений | 🚀Активные проекты | 🤔Отчет о проблемах
English | 简体中文
### Новая версия MMEditing v1.0.0rc6 [02/03/2023]:MMEditing теперь поддерживает все задачи, модели, метрики и потери в проекте MMGeneration и унифицировал интерфейсы всех компонентов на основе MMEngine 😍.
Для получения подробной информации и истории выпусков обратитесь к changelog.md.
Для миграции с старой версии old version MMEditing 0.x на новую версию 1.x используйте migration documents.
MMEditing — это открытый набор инструментов для редактирования и генерации изображений и видео на основе PyTorch. Это часть проекта OpenMMLab.
На данный момент MMEditing поддерживает несколько задач по генерации и редактированию изображений и видео.
https://user-images.githubusercontent.com/12782558/217152698-49169038-9872-4200-80f7-1d5f7613afd7.mp4Лучшие практики на основной ветке 1.x работают с Python 3.8+ и PyTorch 1.9+.
Представление передового уровня
MMEditing предоставляет модели генерации передового уровня для обработки, редактирования и синтеза изображений и видео.
Мощные и популярные приложения
MMEditing поддерживает современные и популярные приложения восстановления изображений, преобразования текста в изображение, осознанное трёхмерное генерирование, inpainting, matting, сверхразрешение и генерацию. Конкретно, MMEditing поддерживает интерполяцию GAN, проекцию GAN, манипулирование GAN и многие другие популярные приложения GAN. Пришло время играть со своими GAN!
Новый модульный дизайн для гибкого сочетания
Мы декомпозируем редакторскую платформу в различные модули, и теперь можно легко создать пользовательскую редакторскую платформу путём объединения различных модулей. В частности, предлагается новый дизайн для сложных модулей потерь, который позволяет настраивать связи между модулями, обеспечивая гибкие комбинации среди разных модулей. (Руководство по потерям)
Эффективное распределённое обучение
Благодаря поддержке MMSeparateDistributedDataParallel можно легко реализовать распределённое обучение для динамических архитектур.
Чем больше участников сообщества присоединяются к нам, тем лучше становится наш репозиторий. Недавние проекты, представленные сообществом, включают:
Проекты доступны для всех желающих добавить свои проекты в MMEditing.
Мы ценим все ваши вклады для улучшения MMEditing. Подробнее о руководстве по внесению вклада см. в CONTRIBUTING.md в MMCV и CONTRIBUTING.md в MMEngine.
MMEditing зависит от PyTorch, MMEngine и MMCV. Следующие шаги помогут вам быстро установить эти зависимости.
Шаг 1. Установите PyTorch следуя официальным инструкциям.
Шаг 2. Установите MMCV с помощью MIM.
pip3 install openmim
# Ждите выпуска более предварительно скомпилированных пакетов
mim install 'mmcv>=2.0.0rc1'
Шаг 3. Установите MMEditing из исходного кода.
git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmediting.git
cd mmediting
pip3 install -e .
Пожалуйста, обратитесь к инструкциям по установке для более подробной информации.
Начало работыПожалуйста, просмотрите быстрый запуск и вывод для базового использования MMEditing.
## 📊 Клуб моделей| Условные GAN | Безусловные GAN | Восстановление изображений | Сверхразрешение изображений |
| Инпейнтинг | Мэттинг | Цветовая реконструкция изображений | Перевод изображений | ||
Пожалуйста, обратитесь к model_zoo для получения более подробной информации.
MMEditing — это открытый проект, созданный исследователями и инженерами из различных университетов и компаний. Мы надеемся, что этот набор инструментов и бенчмарков поможет развивающемуся научному сообществу за счет предоставления гибкого набора инструментов для переimplementing существующих методов и создания новых методов.
Мы благодарим всех участников, которые реализуют свои методы или добавляют новые возможности, а также пользователей, которые предоставляют ценные отзывы. Спасибо всем!
Если MMEditing полезен для вашего исследования, пожалуйста, цитируйте его следующим образом:
@misc{mmediting2022,
title = {{MMEditing}: {OpenMMLab} Инструменты для редактирования изображений и видео},
author = {{Участники проекта MMEducing}},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmediting}},
year = {2022}
}
Этот проект выпущен под лицензией Apache 2.0. Если вы используете наш код в коммерческих целях, пожалуйста, обратитесь к ЛИЦЕНЗИЯМ для более подробной информации.
## 🏗️ Семья OpenMMLab - [MMEngine](https://github.com/open-mmlab/mmengine): Основная библиотека OpenMMLab для обучения глубоких моделей машинного обучения. - [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv/tree/2.x): Основная библиотека OpenMMLab для компьютерного зрения. - [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): MIM устанавливает пакеты OpenMMLab. - [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для классификации изображений. - [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для детектирования объектов. - [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/1.x): Новое поколение платформы OpenMMLab для общего детектирования трёхмерных объектов. - [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для детектирования повёрнутых объектов. - [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для сегментации изображений. - [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для распознавания текста. - [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для оценки поз. - [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для трёхмерной модели человека. - [MMSelfSup](https://github.com/open-mmlab/mmselfsup/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для самообучаемых моделей. - [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для сжатия моделей. - [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/MMFewShot/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для работы с малым количеством данных.com/open-mmlab/mmfewshot/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для обучения с небольшим количеством примеров. - [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2/tree/1.x): Новое поколение инструментальной панели и метрики OpenMMLab для анализа движений. - [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для видеоанализа. - [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для оптического потока. - [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для редактирования изображений и видео. - [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration/tree/1.x): Инструментальная панель и метрика OpenMMLab для генеративных моделей изображений и видео. - [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): Фреймворк OpenMMLab для развертывания моделей.Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )